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作者专业:阿里巴巴和贝壳找房专家撰写 内容实用:深LevelDB架构与源码,精通键-值数据库 更上层楼:掌握谷歌Bigtable数据库单机版设计精髓 学以致用:基于LevelDB,发分布式数据库

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从哲学、数学、物理、统计,到测量、实验、辩证、分析,用谈天说地的方式激发思考,归纳总结数据科学的实质及成就一位数据科学家所需要的基本素养。

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本书对天文信息学领域的专家具有一定借鉴价值,适合作为天文信息学、数据挖掘、人工智能等研究方向的科研人员和研究生的参考用书。

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Spark大数据商业实战三部曲:内核解密|商业案例|性能调优
基于*的Spark2.2.X版本,分为内核解密篇,商业案例篇,性能调优篇,共31章,学习过程中有任何疑问,可加QQ群,有专业人员答疑解惑。

本书共13章,主要内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据,使用Hive行数据转换和装载处理,使用Oozie调度作业周期性执行,使用Impala行快速联机数据分析,使用Hue将数据可视化,以及数据仓库中的渐变维(SCD)、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员,也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

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PowerShell V3——SQL Server 2012数据库自动化运维权威指南
从本书可以学到: ·创建一个数据库属性和实例配置的清单; ·备份和恢复数据库; ·在多实例上执行查询; ·维护许可和用户安全性; ·导和导出XML 到SQL Server; ·从数据库抽取CLR 程序集和BLOB 对象; ·浏览数据库对象; ·管理和部署SSIS 包和SSRS 报表; ·管理和监控SQL Server 服务和**; ·解析和显示跟踪文件内容; ·创建SQL Server 作业、告警和操作者; ·查找妨碍数据库性能的阻塞程。

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让Oracle跑得更快2——基于海量数据的数据库设计与优化(试读本)
这本书可以看作《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析与优化思路》的姊妹篇,它继承了上一本书的核心内容——Oracle数据库的性能;同时,也保持了上一本书的写作风格,就是用一种思考和启发的方式来写作。 如果说《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析与优化思路》主要是以知识作为切来讨论Oracle数据库的性能分析和优化,比如并行技术、执行计划、优化器、AWR报告等;而本书就显得更加具体和有针对性,它主要就是讨论在海量数据的情况下,数据库的设计与优化相关的话题,它集中讨论了在海量数据环境下一些具体技术的应用,包括分区的选择和使用、索引的选择和使用、对象的属性设置、初始化参数的设置,以及数据库架构的选择和设计。 《让Oracle跑得更快2 ——基于海量数据的数据库设计与优化》和《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析

《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》第1版获得了很多读者的认可,甚至有不少高校将其改编成了教程,但《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》依旧有许多不足之处,比如对于运营模块内容较少而且不够深,特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。 《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题,首先将线下的数据平台改成新平台,或是用其他平台替代;其次是对于软件方面的升级,将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版,部分章节使用了 Excel 2016 版本,用 Power Pivot 实现数据建模,用PowerQuery 提升数据清洗的能力。

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个人与商业数据的获取和分配如何做到公平正义? 大数据背景下如何调和数据保护与数据经济?

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本书基于EViews 10.0版本,精选68个专业范例,以实验教程的形式讲解应用EViews工具解决各种统计分析问题,针对每一个实验,都遵循从 原理、目的与要求、内容及数据来源、操作指导 几个方面行讲解,达到理论与实践相结合,掌握统计学和计量学的方法和模型的应用。 章后精选27个上机练习题,动手实践,一步巩固所学的知识,提高动手操作能力和数据分析能力。 本书覆盖90%以上的统计模型,可作为即查即用的EViews使用手册。

ChatGPT作为人工智能领域的重大突破,正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。这本书以ChatGPT为工具,系统介绍了数据分析的各个环节,从数据收集、预处理、特征工程,到数据分析、可视化、模型构建,再到报告撰写,覆盖了数据分析的完整流程。更重要的是,它完全摆脱了代码的束缚,让数据分析变得更加简单易用、高效便捷、灵活可扩展,真正实现了 零代码 的数据分析,大大提高了数据分析的效率。这对于满足不同业务场景下的数据分析需求,对于任何希望在数据分析领域迅速提升技能的人而言,这本书将是不可多得的实用指南。

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Kafka*初是由LinkedIn公司发的消息系统,现在已成为Apache的源项目。早期版本的Kafka主要是作为一个分布式、可分区和具有副本的消息系统,随着版本的不断迭代,在0.10.x版本之后Kafka已成为一个分布式流数据处理平台,特别是Kafka Streams的出现,使得Kafka对流数据处理变得更加简单。Kafka发展至今已具备很多特性,如分布式、高吞吐量、低延迟、高水平扩展性、高容错性等,也正是由于Kafka具备这些特性,使Kafka在大数据处理、日志收集、实时监控、离线统计分析等应用场景都被广泛使用。本书内容按照从抽象到具体、从到线再到面的学习思维模式行编排,由浅深、理论与实践相结合地对Kafka行了讲解和分析。剖析Kafka实现原理时,Kafka核心组件各成一节;讲解Kafka基本操作及应用实践时,从简单操作拓展到高级应用。全书的各章之间没有很强的依赖关系,读者可以从其中

与其在茫茫表格中搜索数字,不如将数据图形化,让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化门首-选,以功能强大的R语言为工具,教你创建各种实用的数据图形,掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者,也可作为统计课程的补充教材,无需数学、统计学或计算机编程背景。R语言基本知识创建单变量图,如饼图、箱线图、直方图等创建双变量图,如散图、折线图、高密度图等创建多变量图,如散图矩阵、三维图、树状图、热图等配套视频讲解,并可下载App观看AR视频:https: h5.arbook.io zhuanlan.html?book_id=30 status=bookdetail

结合大量的面试题,让读者清楚地了解如何用所学的 SQL 知识解决工作中的实际问题

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本书注重理论结合实践,既介绍大数据驱动的智能车间技术体系框架,深介绍每项技术解决的问题,又介绍各项技术的具体应用场景与企业实际案例,突出前沿大数据技术在智能车间中的实用价值。

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SQL Server 2016 数据库教程(附微课视频 第4版)
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